怎么在SpringBoot中使用Redis統(tǒng)計在線用戶信息

怎么在SpringBoot中使用Redis統(tǒng)計在線用戶信息？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

springboot是什么

springboot一種全新的編程規(guī)范，其設(shè)計目的是用來簡化新Spring應(yīng)用的初始搭建以及開發(fā)過程，SpringBoot也是一個服務(wù)于框架的框架，服務(wù)范圍是簡化配置文件。

基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)

最簡單的辦法，就是在用戶表，添加一個最后心跳包的日期時間字段 last_active。服務(wù)器收到心跳后，每次都去更新這個字段為當(dāng)前的最新時間。

如果要查詢最近5分鐘活躍的用戶數(shù)量，就可以簡單的通過一句SQL完成。

SELECT COUNT(1) AS `online_user_count` FROM `user` WHERE `last_active` BETWEEN  '2020-12-22 13:00:00' AND '020-12-22 13:05:00';

弊端也是顯而易見，為了提高檢索效率，不得不為last_active字段添加索引，而因為心跳的更新，會導(dǎo)致頻繁的重新維護(hù)索引樹，效率極其低下。

基于Redis實現(xiàn)

這是比較理想的一種實現(xiàn)方式了，Redis基于內(nèi)存進(jìn)行讀寫，性能自然比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫好得多，而且它所提供的Zset可以很方便的構(gòu)建出一個在線用戶的統(tǒng)計服務(wù)。

Redis的Zset

這里不會涉及太多redis的東西，簡單說明以下zset。它是一個有序的set集合，集合中的每個元素由2個東西組成

• member 既然是集合，那么它便是集合中的元素，并且不能重復(fù)

• score  既然是有序的，它就是用于排序的權(quán)重字段
  

Zset的部分操作

添加元素

ZADD key score member [score member ...]

一次性添加一個或者多個元素到集合，如果member已經(jīng)存在則會使用當(dāng)前score進(jìn)行覆蓋

統(tǒng)計所有的元素數(shù)量

ZCARD key

統(tǒng)計score值在min和max之間元素數(shù)量

ZCOUNT key min max

刪除score值在min和max之間的元素

ZREMRANGEBYSCORE key min max

一個示例

我打算，用一個zset存儲我內(nèi)心中編程語言的評分排名，這個key叫做lang

添加信息，返回新添加的元素個數(shù)

> zadd lang 999 php 10 java 9 go 8 python 7 javascript
"5"

查看添加的數(shù)量

> zcard lang
"5"

查看評分在8 - 10之間的元素個數(shù)，有3個

> zcount lang 8 10
"3"

刪除評分在8 - 1000的元素，返回刪除的個數(shù)

> ZREMRANGEBYSCORE lang 8 1000
"4"

在線用戶服務(wù)的實現(xiàn)

知道了zset后，就可以實現(xiàn)一個在線用戶的統(tǒng)計服務(wù)了。

實現(xiàn)思路

客戶端每隔5分鐘發(fā)送一個心跳到服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)會話獲取到用戶的ID，作為zset的member
存入zset，score便是當(dāng)前收到心跳的時間戳，當(dāng)同一個用戶第二次發(fā)送心跳的時候，就會更新他對應(yīng)的score值，由于更新是在內(nèi)存，這個速度相當(dāng)快。

zadd users 1608616915109 10000

需要統(tǒng)計出在線用戶的數(shù)量，本質(zhì)上就是需要統(tǒng)計出，最近5分鐘有發(fā)送心跳的用戶，通過zcount可以很輕松的統(tǒng)計出來。通過程序獲取到當(dāng)前的時間戳，作為maxScore，時間戳減去5分鐘后作為minScore。

zcount users 1608616615109 1608616915109

因為某些用戶可能長時間沒有登錄過了，可以通過ZREMRANGEBYSCORE進(jìn)行清理。通過程序獲取到當(dāng)前的時間戳，減去5分鐘后作為maxScore，使用0， 作為minScore，表示清理所有超過5分鐘沒有發(fā)送過心跳包的用戶。

ZREMRANGEBYSCORE users 0 1608616615109

實現(xiàn)代碼

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;

import javax.annotation.Resource;

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 
 * 
 * 在線用戶統(tǒng)計
 * 
 * @author Administrator
 *
 */
@Component
public class OnlineUserStatsService {
    
    private static final String ONLINE_USERS = "onlie_users";

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 添加用戶在線信息
     * @param userId
     * @return 
     */
    public Boolean online(Integer userId) {
        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().add(ONLINE_USERS, userId.toString(), Instant.now().toEpochMilli());
    }
    
    /**
     * 獲取一定時間內(nèi)，在線的用戶數(shù)量
     * @param duration
     * @return
     */
    public Long count(Duration duration) {
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().count(ONLINE_USERS, 
                                    now.minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli(), 
                                    now.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli());
    }
    
    /**
     * 獲取所有在線過的用戶數(shù)量，不論時間
     * @return
     */
    public Long count() {
        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().zCard(ONLINE_USERS);
    }
    
    /**
     * 清除超過一定時間沒在線的用戶數(shù)據(jù)
     * @param duration
     * @return
     */
    public Long clear(Duration duration) {
        return this.stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(ONLINE_USERS, 0, 
                LocalDateTime.now().minus(duration).atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant().toEpochMilli());
    }
}

使用示例

@Resource
private OnlineUserStatsService onlineUserStatsService;

@Test
public void test() {
    
    // ID為1的用戶發(fā)送了心跳包
    boolean result = this.onlineUserStatsService.online(1);
    System.out.println("online=" + result);
    
    // 獲取5分鐘內(nèi)，發(fā)送過心跳包的用戶數(shù)量，也就是在線用戶的數(shù)量
    Long count = this.onlineUserStatsService.count(Duration.ofMinutes(5));
    System.out.println("oneline count=" + count);
    
    // 獲取所有發(fā)送過心跳包的用戶數(shù)量
    count = this.onlineUserStatsService.count();
    System.out.println("all count=" + count);
    
    // 清除超過1天都沒發(fā)送過心跳包的用戶
    Long clear = this.onlineUserStatsService.clear(Duration.ofDays(1));
    System.out.println("clear=" + clear);
}

內(nèi)存消耗分析

可以通過 http://www.redis.cn/redis_memory/ 預(yù)算Redis的內(nèi)存消耗

我對Redis的內(nèi)存分配并不熟悉，只是按照自己的想法去填寫了一些數(shù)據(jù)，所以我在這里理解的東西，可能是錯誤的。但是我想這并不耽誤證明 - 在這種場景使用Zset對內(nèi)存消耗極低的事實

設(shè)想onlie_users需要存儲1億個用戶的狀態(tài)信息，每個元素score和member需要10個字節(jié)存儲，那么一共大約需要20G內(nèi)存。20G的內(nèi)存對于現(xiàn)在的服務(wù)器來說，并不是大問題。

最后

• 心跳協(xié)議不一定非要HTTP，如果客戶端支持的話UDP就很適合，可以節(jié)約一些系統(tǒng)開銷。

• zset的key，不一定非要用String，可以修改序列化方式，以固定的字節(jié)的形式存儲用戶ID，在用戶ID過大的時候，可以節(jié)約一些存儲空間。

String userId = "10010";
System.out.println(userId.getBytes().length); // 以字符串形式存儲 => 需要5個字節(jié)

byte[] bin = ByteBuffer.allocate(4).putInt(Integer.valueOf(userId)).array();
System.out.println(bin.length);                    // 序列化為字節(jié)形式存儲 => 需要4個字節(jié)

System.out.println(ByteBuffer.wrap(bin).getInt());    // 反序列化為ID => 10010

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